Details

Title Разработка алгоритмического механизма торговли на основе корпоративных событий: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 38.03.01 «Экономика» ; образовательная программа 38.03.01_05 «Мировая экономика: финансовые рынки и институты» = Development of an algorithmic trading mechanism based on corporate events
Creators Баткаев Тимур Бахтиерович
Scientific adviser Сорокожердьев Кирилл Геннадьевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2026
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects алгоритмическая торговля ; корпоративные события ; обратный выкуп акций ; событийный анализ ; аномальная доходность ; торговая реализуемость ; algorithmic trading ; corporate events ; share repurchase ; event study ; abnormal return ; cumulative abnormal return ; trading feasibility
Document type Bachelor graduation qualification work
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 38.03.01
Speciality group (FGOS) 380000 - Экономика и управление
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-3983
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\43510
Record create date 8/27/2026

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if administrator prepare required files

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Целью работы является разработка и проверка базового алгоритмического механизма торгового поведения на основе реакции рынка на объявления программ обратного выкупа акций. В работе рассмотрены теоретические основы алгоритмической торговли и корпоративных событий, сформирована выборка событий обратного выкупа, подготовлены дневные котировки и проведен событийный анализ. Расчетная выборка составила 47 событий: 34 события по компаниям США и 13 событий по российским компаниям. Для оценки реакции использованы доходность акции, доходность рыночного ориентира, аномальная доходность и накопленная аномальная доходность. По американским акциям наиболее выраженный результат расчетов, произведенных в Microsoft excel и Python, получен в окне [0; +3], где средняя накопленная аномальная доходность составила 1,99 %. Наиболее применимой торговой моделью признана покупка на следующий торговый день после объявления и продажа через три торговых дня.  Результаты могут использоваться как основа уведомляющего торгового механизма.

The purpose of the study is to develop and test a basic algorithmic trading mechanism based on market reaction to share repurchase announcements. The work examines the theoretical foundations of algorithmic trading and corporate events, forms a sample of share repurchase events, prepares daily stock quotes, and conducts an event study. The final calculation sample includes 47 events: 34 events for United States companies and 13 events for Russian companies. Stock return, market benchmark return, abnormal return, and cumulative abnormal return are used to evaluate market reaction. For US stocks, the most pronounced result of calculations performed in Microsoft Excel and Python were obtained in the window [0; +3], where the average cumulative abnormal return was 1.99%. The most applicable trading model is to buy on the next trading day after the announcement and sell three trading days later. The results may be used as a basis for a notification-based trading mechanism.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Download
Internet Authorized users SPbPU
Download
Internet Anonymous
...